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首页> 外文期刊>International journal of general systems >Mean-variance model for portfolio optimization with background risk based on uncertainty theory
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Mean-variance model for portfolio optimization with background risk based on uncertainty theory

机译：基于不确定性理论的背景风险证券投资组合均值方差模型

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The aim of this paper is to develop a mean-variance model for portfolio optimization considering the background risk, liquidity and transaction cost based on uncertainty theory. In portfolio selection problem, returns of securities and assets liquidity are assumed as uncertain variables because of incidents or lacking of historical data, which are common in economic and social environment. We provide crisp forms of the model and a hybrid intelligent algorithm to solve it. Under a mean-variance framework, we analyze the portfolio frontier characteristic considering independently additive background risk. In addition, we discuss some effects of background risk and liquidity constraint on the portfolio selection. Finally, we demonstrate the proposed models by numerical simulations.
机译：本文的目的是基于不确定性理论，在考虑背景风险，流动性和交易成本的情况下，开发一种用于投资组合优化的均值-方差模型。在投资组合选择问题中，由于事件或缺乏历史数据（在经济和社会环境中很普遍），证券收益和资产流动性被假定为不确定变量。我们提供清晰的模型形式和混合智能算法来解决该问题。在均值方差框架下，我们独立考虑累加背景风险来分析投资组合的前沿特征。此外，我们讨论了背景风险和流动性约束对投资组合选择的一些影响。最后，我们通过数值模拟证明了所提出的模型。

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